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基于机器视觉与改进遗传算法的机械手分拣方法研究

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针对机械零部件快速分拣需求,提出一种基于机器视觉与天牛须改进遗传算法(BAS-GA)的机械手分拣方法.该分拣方法首先对零件图像进行预处理,然后利用Sift特征匹配的图像识别算法提取零件图像,并使用仿射变换对目标零件定位.接着,对得到的零件位置建立数学模型,使用BAS-GA算法求解该数学模型,得到机械手的抓取路径,实现机械手的快速分拣.实验表明BAS-GA算法相对于模拟退火算法,遗传算法和一种改进蚁群算法都取得了较好的寻优效果.经过优化后的路径缩短了11％,说明该方法可有效提升机械手分拣速度.
Robotic sorting method based on machine vision and improved genetic algorithm

周志霄、王宸、张秀峰、刘超、唐禹、张伟

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湖北汽车工业学院机械工程学院,湖北十堰442000

上海大学上海市智能制造与机器人重点实验室,上海200072

零件分拣 天牛须搜索 遗传算法 路径规划 机器视觉

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2022

10.19287/j.cnki.1005-2402.2022.02.004

制造技术与机床
中国机械工程学会 北京机床研究所

制造技术与机床

CSTPCD北大核心
影响因子：0.264
ISSN：1005-2402
年,卷(期)：2022.(2)
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